边缘检测什么是图像的边缘？图像的边缘是图像最基本的特征之一。所谓边缘（或边沿）是指周围像素灰度有跳跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，因此它是图像分割依赖的重要特征。从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连续性（灰度突变、颜色突变、纹理结构

SILC算法详解一、原理介绍SLIC算法是simplelineariterativecluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel）算法步骤： 已知一副图像大小M\N,可以从RGB空间转换为LAB空间，LAB颜色空间表现的颜色更全面假如预定义参数K，K为预生成的超像素数量，即预计将M\N大小的图

本文提出了一种全卷积onestage目标检测算法（FCOS），以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。目前最流行的不论是onestage目标检测算法，如RetinaNet，SSD，YOLOv3，还是twostage目标检测算法，如FasterRCNN。这两类算法大都依赖于预定义的锚框（anchorboxes）。相比之下，本文提出的目

iphone4的尺寸是3.5英寸，分辨率是960x640像素；iphone4s的尺寸是3.5英寸，分辨率是960x640像素；iphone5的尺寸是4英寸，分辨率是1136x640像素；iphone5s的尺寸是4英寸，分辨率是1136x640像素；iphone6，6s的尺寸是4.7英寸，分辨率是1334x750像素；iphon

像素和相对长度前面的html博文，我们提到过用属性width、height来设置图片的尺寸，它们的单元都是”px（像素）”。长度单位总结一下，目前比较常用到px（像素）、em、%百分比，要注意其实这三种单位都是相对单位。1、像素像素为什么是相对单位呢？因为像素指的是显示器上的小点（CSS规范中假设“90像素1英寸”）。实际情

均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）∑f（x，y）/mm为该模板中

三种方法迭代器创建一个Mat::Iterator对象it，通过itMat::begin()来的到迭代首地址，递增迭代器知道itMat::end()结束迭代；while(it!Scr.end<Vec3b()){//(it)00;//蓝色通道置零；

直方图均衡化原理：  想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢?例如,如果一幅图片整体很亮,那所有的像素值应该都会很高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下这种操作会改善图像的对比度。直方图均衡化后面潜在的数

图像的阈值化就是利用图像像素点分布规律，设定阈值进行像素点分割，进而得到图像的二值图像。图像阈值化操作有多种方法，常用方法有经典的OTSU、固定阈值、自适应阈值、双阈值及半阈值化操作。这里对各种阈值化操作进行一个总结。OTSU阈值化在阈值化处理中，常用的算法就是OTSU。发明人是NobuyukiOstu。这种二值化操作阈值的选取非常重要，阈

转：http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.htmlkey1:FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semanticsegmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的